論文の概要: A Novel Framework for Characterization of Tumor-Immune Spatial Relationships in Tumor Microenvironment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12283v2
• Date: Wed, 27 Apr 2022 00:58:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-29 07:33:07.906611
• Title: A Novel Framework for Characterization of Tumor-Immune Spatial Relationships in Tumor Microenvironment
• Title（参考訳）: 腫瘍微小環境における腫瘍免疫的空間関係の解明のための新しい枠組み
• Authors: Mahmudul Hasan, Jakub R. Kaczmarzyk, David Paredes, Lyanne Oblein, Jaymie Oentoro, Shahira Abousamra, Michael Horowitz, Dimitris Samaras, Chao Chen, Tahsin Kurc, Kenneth R. Shroyer, Joel Saltz
• Abstract要約: 腫瘍境界近傍の細胞に対する異なる腫瘍領域の影響を系統的に研究するための枠組みを提案する。 提案手法は,大規模なスライド画像解析に拡張可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.660763640177247
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding the impact of tumor biology on the composition of nearby cells often requires characterizing the impact of biologically distinct tumor regions. Biomarkers have been developed to label biologically distinct tumor regions, but challenges arise because of differences in the spatial extent and distribution of differentially labeled regions. In this work, we present a framework for systematically investigating the impact of distinct tumor regions on cells near the tumor borders, accounting their cross spatial distributions. We apply the framework to multiplex immunohistochemistry (mIHC) studies of pancreatic cancer and show its efficacy in demonstrating how biologically different tumor regions impact the immune response in the tumor microenvironment. Furthermore, we show that the proposed framework can be extended to largescale whole slide image analysis.
• Abstract（参考訳）: 近くの細胞の組成に対する腫瘍生物学の影響を理解するには、しばしば生物学的に異なる腫瘍領域の影響を特徴づける必要がある。 バイオマーカーは生物学的に異なる腫瘍領域をラベル付けするために開発されたが、空間範囲の違いと異なるラベル付き領域の分布のために課題が生じる。 本稿では,腫瘍境界近傍の細胞に対する異なる腫瘍領域の影響を体系的に調査するための枠組みを提案する。 本フレームワークを膵癌における多発性免疫組織化学(mIHC)研究に適用し,生物学的に異なる腫瘍領域が腫瘍微小環境における免疫応答に与える影響を示す。 さらに,提案するフレームワークは,大規模なスライド画像解析に拡張可能であることを示す。

関連論文リスト

• BraTS-Path Challenge: Assessing Heterogeneous Histopathologic Brain Tumor Sub-regions [29.940537460789688]
  グリオ芽腫は、最も一般的な成人脳腫瘍であり、グリム予後を呈する。 BraTS-Pathの課題は、組織的に準備された包括的なデータセットと、ディープラーニングモデルの開発と適切な比較を行うためのベンチマーク環境を提供することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T16:02:21Z)
• Towards Generalizable Tumor Synthesis [48.45704270448412]
  腫瘍合成は、医用画像における人工腫瘍の作成を可能にし、腫瘍の検出とセグメンテーションのためのAIモデルのトレーニングを容易にする。 本論文は, 臨界観察を生かして, 一般化可能な腫瘍合成に向けて進歩的な一歩を踏み出した。 私たちは、Diffusion Modelsのような生成AIモデルが、単一の臓器から限られた数の腫瘍例を訓練しても、様々な臓器に一般化された現実的な腫瘍を作成できることを確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T18:57:39Z)
• A Pathologist-Informed Workflow for Classification of Prostate Glands in Histopathology [62.997667081978825]
  病理学者は、ガラススライド上の針生検の組織を調べて前立腺がんを診断し、診断する。 がんの重症度と転移リスクは、前立腺の組織と形態に基づくスコアであるGleason gradeによって決定される。 本稿では,病理学者のtextitmodus operandi に従って,個々の腺のマルチスケールパッチを分離・分類する自動ワークフローを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-27T14:08:19Z)
• Learned super resolution ultrasound for improved breast lesion characterization [52.77024349608834]
  超高分解能超音波局在顕微鏡は毛細血管レベルでの微小血管のイメージングを可能にする。 この作業では、これらの課題に対処するために、信号構造を効果的に活用するディープニューラルネットワークアーキテクチャを使用します。 トレーニングしたネットワークを利用することで,従来のPSF知識を必要とせず,UCAの分離性も必要とせず,短時間で微小血管構造を復元する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-12T09:04:20Z)
• Radiomic Deformation and Textural Heterogeneity (R-DepTH) Descriptor to characterize Tumor Field Effect: Application to Survival Prediction in Glioblastoma [2.1916334019121537]
  腫瘍野効果の概念は、がんが可視性腫瘍を超える影響を持つ全身疾患であることを意味する。 r-DepTH (r-DepTH) を用いたMRI ベースの記述器, 放射能とテクスチュラルな異質性について述べる。 この記述子は、質量効果による周囲の正常発作全体の組織変形の微妙な摂動の測定を含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-12T17:38:54Z)
• Sequential Learning on Liver Tumor Boundary Semantics and Prognostic Biomarker Mining [73.23533486979166]
  腫瘍境界に対する毛細血管浸潤は予後指標であるmicrovascular invasion (mvi) と臨床的に相関することが証明されている。 本論文では,タスクを2つのコンポーネントに分離する,第1および新規な計算フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-09T01:43:05Z)
• Predicting survival outcomes using topological features of tumor pathology images [1.0742675209112622]
  本稿では,デジタル病理画像から腫瘍進展を特徴付けるトポロジカルな特徴を提案する。 病理像に対する距離変換を開発し, 腫瘍形状, 大きさ, 分布, 結合度をトポロジカルサマリー統計学的に定量化する。 その結果, 年齢, 性別, 喫煙状況, ステージ, 腫瘍の大きさを調節し, 生存予後を予測した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T18:16:59Z)
• Brain Tumor Segmentation Network Using Attention-based Fusion and Spatial Relationship Constraint [19.094164029068462]
  マルチモーダルMR画像に基づいて脳腫瘍を頑健に分節する新しいマルチモーダル腫瘍セグメンテーションネットワーク(MMTSN)を開発した。 マルチモーダル脳腫瘍セグメンテーションチャレンジ2020(BraTs 2020)の試験セットについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-29T14:51:10Z)
• Radiogenomics of Glioblastoma: Identification of Radiomics associated with Molecular Subtypes [13.21715837712657]
  グリオ芽腫は中枢神経系腫瘍の最も悪性なタイプである。 GBMのサブタイプは、放射能を利用して平均79%の精度で予測され、90%以上は遺伝子発現プロファイルを利用して予測される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-27T05:31:56Z)
• Segmentation for Classification of Screening Pancreatic Neuroendocrine Tumors [72.65802386845002]
  本研究は,腹部CTで膵神経内分泌腫瘍(PNET)を早期に検出するための包括的結果を提示する。 我々の知る限りでは、このタスクは以前まで計算タスクとして研究されていなかった。 我々の手法は最先端のセグメンテーションネットワークより優れ、感度は89.47%、特異性は81.08%である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-04T21:21:44Z)
• Stan: Small tumor-aware network for breast ultrasound image segmentation [68.8204255655161]
  本研究では,小腫瘍認識ネットワーク(Small tumor-Aware Network,STAN)と呼ばれる新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。 提案手法は, 乳腺腫瘍の分節化における最先端のアプローチよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-03T22:25:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。